Le Contexte : La Révolution de la Recherche IA
Le comportement des utilisateurs sur Internet est en train de changer radicalement. Au lieu de parcourir des pages de résultats Google, les utilisateurs se tournent de plus en plus vers des outils comme ChatGPT, Perplexity, Claude et Gemini pour obtenir des réponses directes et conversationnelles.
Cette évolution a donné naissance à deux nouvelles disciplines du marketing digital :
- GEO (Generative Engine Optimization) : L'optimisation du contenu pour apparaître dans les réponses générées par les LLMs. Contrairement au SEO traditionnel qui vise le classement dans les résultats, le GEO vise à être cité et mentionné positivement par les IA.
- AEO (Answer Engine Optimization) : L'optimisation spécifique pour les réponses directes des moteurs de recherche IA, comme les AI Overviews de Google ou les featured snippets.
Le constat est simple : si votre marque n'est pas citée dans les réponses de ces IA, vous êtes invisible pour une part croissante des utilisateurs. Plus de 60% des consommateurs utilisent déjà l'IA conversationnelle pour leurs recherches d'achat.
Les marques et entreprises ont désormais besoin de savoir :
- Comment elles apparaissent dans les réponses de ChatGPT, Claude, Perplexity ?
- Quelles pages de leur site sont citées ou ignorées par les IA ?
- Comment leur marque est positionnée par rapport à la concurrence ?
- Quels contenus créer pour améliorer leur visibilité IA ?
AI Labs Audit : La Solution
AI Labs Audit est une plateforme SaaS que j'ai conçue et développée pour répondre à ce besoin émergent. Elle permet aux professionnels du marketing, SEO et aux entreprises d'auditer automatiquement leur présence dans les moteurs de recherche IA.
La plateforme interroge simultanément plusieurs LLMs avec des prompts pertinents pour le secteur d'activité du client, analyse les réponses pour détecter les mentions de marque, et fournit un scoring de visibilité avec des recommandations d'amélioration.
Les Défis Techniques
Interrogation Multi-LLM
Développer une architecture capable d'interroger simultanément plusieurs moteurs IA (GPT-4, Claude, Perplexity, Gemini) avec des prompts variés et de gérer les différences de formats de réponse.
Analyse Sémantique
Créer un système d'analyse NLP capable de détecter les mentions de marques dans des réponses textuelles non structurées, avec analyse de sentiment et scoring de visibilité.
Scalabilité & Coûts
Gérer des centaines d'audits quotidiens avec des milliers de requêtes API tout en optimisant les coûts (mise en cache, prompts optimisés, batching intelligent).
Fiabilité des APIs
Implémenter des systèmes de retries, fallbacks et circuit breakers pour gérer l'instabilité inhérente des APIs LLM tierces.
L'Architecture
Architecture Event-Driven
Système de queues avec Celery/Redis pour gérer les audits asynchrones et paralléliser les requêtes aux différentes APIs LLM.
Moteur d'Analyse NLP
Pipeline de traitement des réponses avec détection d'entités nommées, analyse de sentiment et scoring de visibilité personnalisé.
Dashboard Analytics
Interface React avec visualisations temps réel, comparaisons historiques, exports PDF et alertes de changement de visibilité.
API Publique
API REST documentée permettant l'intégration avec les outils SEO existants et l'automatisation des audits récurrents.
Stack Technique
Backend
- Python 3.11
- FastAPI
- Celery
- Redis
Frontend
- React 18
- TypeScript
- TailwindCSS
- Recharts
IA & APIs
- OpenAI GPT-4
- Anthropic Claude
- Perplexity API
- spaCy NLP
Infrastructure
- PostgreSQL
- Docker
- GitHub Actions
- OVH Cloud
Fonctionnalités Clés
Audit Multi-Moteurs
Interrogation simultanée de ChatGPT, Claude, Perplexity et Gemini pour une vision complète de la visibilité IA de la marque.
Score de Visibilité
Calcul d'un score global et par moteur, avec analyse de sentiment (positif/neutre/négatif) des mentions.
Suivi Historique
Évolution de la visibilité dans le temps, détection des changements et alertes automatiques.
Recommandations
Suggestions d'optimisation GEO/AEO basées sur l'analyse des lacunes et des bonnes pratiques du secteur.
Enseignements
Ce projet de 6 mois m'a permis d'approfondir plusieurs domaines :
- Gestion des coûts API : Optimisation des prompts et mise en cache intelligente pour réduire significativement les appels API
- Fiabilité des LLMs : Implémentation de patterns de résilience (retries, fallbacks, circuit breakers) pour gérer l'instabilité des APIs tierces
- NLP appliqué : Détection d'entités nommées et analyse de sentiment sur des textes générés par IA
- Product-Market Fit : Itérations rapides basées sur les retours utilisateurs pour affiner la proposition de valeur
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